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Fast Approximate Matching of Cell-Phone Videos for Robust Background Subtraction

机译:用于稳健背景的手机视频的快速近似匹配   减法

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摘要

We identify a novel instance of the background subtraction problem thatfocuses on extracting near-field foreground objects captured using handheldcameras. Given two user-generated videos of a scene, one with and the otherwithout the foreground object(s), our goal is to efficiently generate an outputvideo with only the foreground object(s) present in it. We cast this challengeas a spatio-temporal frame matching problem, and propose an efficient solutionfor it that exploits the temporal smoothness of the video sequences. We presenttheoretical analyses for the error bounds of our approach, and validate ourfindings using a detailed set of simulation experiments. Finally, we presentthe results of our approach tested on multiple real videos captured usinghandheld cameras, and compare them to several alternate foreground extractionapproaches.
机译:我们确定了背景相减问题的一个新实例,该实例集中于提取使用手持式摄像机捕获的近场前景对象。给定两个用户生成的场景视频,一个带有前景对象,另一个不带有前景对象,我们的目标是有效地生成仅包含前景对象的输出视频。我们将此挑战视为时空帧匹配问题,并针对其提出了一种有效的解决方案,该方案利用了视频序列的时间平滑性。我们对方法的误差范围进行了理论分析,并使用一组详细的模拟实验验证了我们的发现。最后,我们介绍了在使用手持摄像机捕获的多个真实视频上测试了该方法的结果,并将它们与几种备用前景提取方法进行了比较。

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